基于模型预测控制理论的风电场自动电压控制

风电场电压受风力影响容易快速波动,传统基于当前时间断面进行决策的方法易出现无功控制滞后、多种设备不协调等问题。为此,基于模型预测控制(model predictive control,MPC)理论,提出了一种旨在协调风力机和静止无功发生器(static var generator,SVG)的风电场电压控制方法。区别于传统电压控制方法,所提出方法的目标是实现未来时间窗内电压控制曲线和无功调节动态过程的优化。利用自回归滑动平均方法预测风力机的有功出力,并分别以一阶惯性环节和比例积分环节模拟风力机和SVG无功控制的动态过程,在此基础上利用灵敏度预测求解风电场内各母线(含风力机机端母线)的未来电压曲线。由此建立了以目标函数为未来时间窗内并网点电压偏移最小和SVG动态无功储备最大的优化模型,并采用对偶单纯形法求解。在基于DIgSILENT建立的风电场仿真系统上进行了仿真验证。时域仿真结果表明,所提出的方法通过预测不同设备未来一段时间的控制动态过程,能合理安排快、慢无功出力,提前响应系统中可预见变化,保证风力机机端电压安全,并维持并网点电压平稳。     

抑制大规模连锁脱网的风电汇集区域电压预防控制策略

风电场连锁脱网事故给风电并网带来了新的挑战。传统无功优化虽能得到较好的优化控制量,但当风电场N-1脱网,并且在风电场慢无功补偿设备未能快速动作的情况下,系统潮流重新进行分布,从而导致节点电压不能满足安全约束条件。因此,文中建立了带风电场安全约束条件的无功优化模型,以最大化风电安全接纳量和最小化系统网损为目标,保证系统电压在正常情况下和N-1脱网后均能满足安全性要求。其次,采用Benders分解算法求解该优化模型,将优化模型分为主问题和若干子问题,通过主、子问题的交互迭代得到最优解。采用某风电基地9个风电场的实际算例对所提方法进行验证和分析,与传统无功优化的对比结果表明安全约束无功优化能保证系统正常和故障下的电压安全性,是抑制风电场连锁脱网的一种有效预防控制措施。此外,详细分析了风电场容量、风电机组无功调节容量与最大风电接纳量间的关系,为风电场运行调度提供支持。     

多风场连锁脱网过程分析与仿真研究

以仿真方式复现脱网事故扩散过程,并分析影响该过程的关键因素,为后续设计风场的无功电压控制策略提供支持。为此建立了包含主网和多个风场内部精细网络模型的两级分布式仿真平台,将风场间耦合关系与风场内多种元件动作特性一同纳入仿真,兼顾场内精细特征和场间相互作用。通过模拟不同控制模式下并联电容、风机、静止无功补偿器等设备动作过程,分析了受控制模式影响的连锁脱网发展过程。仿真结果表明,在集中式并网风电场群中,风场间电气耦合紧密,单个风场有功、无功变化对邻近风场接入点电压影响显著。研究结果进一步验证了实现风场内多种无功设备协调控制的重要性。